编队的联合旅行路线优化框架-计算机科学-机器学习-编队行驶-路线优化-算法.pdf

编队的联合旅行路线优化框架

AkifAdas,StefanoArrigoni,MattiaBrambilla,

MonicaBarbaraNicoli,EdoardoSabbioni

PolitecnicodiMilano,Milan,20156Italy

(e-mail:akif.adas@polimi.it).

摘要编队驾驶代表了一种先进的驾驶技术，旨在辅助不同长度车队中的驾驶员，提高道路

安全、减少驾驶疲劳并改善燃油效率。先进的自动驾驶辅助系统促进了这一创新的发展。

最近的编队驾驶进展强调了在车辆通信技术支持下，集中式和分布式架构内的合作机制。

本研究介绍了一个旨在通过系统级别的集中式编队形成策略来促进采用编队驾驶的合作路

线规划优化框架。这种方法被视为从个体（自我）驾驶向完全协作驾驶过渡的一个阶段。

本此外，该研究制定了与燃油消耗、驾驶员疲劳和旅行时间相关的旅行成本指标，并考虑了

译连续驾驶时长的监管限制。这些成本指标的表现已在网络图框架中使用Dijkstra最短路径

中算法和A算法进行了评估。结果表明，所提出的架构在长途公路旅行中的平均成本改善了

214%，相较于单独路线规划。

v

3Keywords:编队行驶，路线优化，协同驾驶。

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71.介绍由On-RoadAutomatedDriving(ORAD)Committee

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.(2021)规定的。作为一个有前景且更容易实现的解决方

4高速公路交通事故因其致命结果而引起了极大的关注，案，编队行驶在学术界和原始设备制造商（OEMs）中

0

5多项研究表明存在各种促成因素。疲劳驾驶和在驾驶过受到了极大的关注。

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:程中打盹是主要原因，如ShahandKhattak(2013)所

vMalaoetal.(2021)定义了编队行驶作为一种新兴的驾

i述。通过自适应巡航控制、紧急制动、车道保持辅助系

x驶策略，其中多辆车辆协同行驶如同一条线。编队行驶

r统和驾驶员监控系统的进步可以避免其中的一些原因，

a预计能提供改进后的燃油效率、更高的交通容量、减

例如，使用面部和手部动作的眼动追踪、困倦检测和警

少交通拥堵和交通事故，这得益于减小空气阻力、更

告（Simićetal.(2016)）。这些系统通过减少反应时间

近的驾驶距离以及通过车联万物（V2X）通信增强的

使车辆能够更紧密地行驶，从而提高了高速公路乘客的

意识（Adasetal.(2024)和Viterboetal.(2024)）。这

安全性和道路容量。

些改进已经被SivanandhamandGajanand(2020)和

在自动驾驶系统中，车辆和路边基础设施使用成像传Bhoopalametal.(2018)研究并报道得很充分。为了将

感器（例如，摄像头、激光雷达和雷达）来感知环境并车辆分配到编队中，车辆编组问题通过集中式或分散式

提取关键的道路信息，如车辆之间的距离或来自侧面算法来处理，如HeinovskiandDressler(2024)所强调

的任何危险，例如行人（Viterboetal.(2025)）。尽管的那样。虽然集中式的模型